InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j

VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A

[mano-junki]

nosql traph kvs neo4j infoq database

[kazz7]

これから勉強してみたい領域。

[ono_matope]

長い、読む。

[NetPenguin]

とりあえず試すのに分かりやすそう

[akuwano]

Neo4jとGremlinの説明

[yabuchin]

非常に面白いな

[takezoe]

Neo4jとかGremlinとか

[ytel]

グラフデータを処理するためのDBエンジン、Neo4jの紹介。グラフ的データが増えている昨今ではとても有効なエンジンに見える。@noradaikoとのコンテキストリポジトリの足回りに使ってみるといいかも！

[lanius]

グラフデータベースについて。

[hirsato]

グラフモデルを使うことでスケールアウトする。ノード、リレーションシップ、プロパティが基本となる。

[t_43z]

ライセンスはAGPL